随着使用生成式AI应用程序的大型语言模型（LLM）日趋复杂，人们愈发担心这些模型可能会产生不准确或具误导性的输出。该问题称之为“幻觉”，即AI模型会产生完全捏造的信息，既不准确也不真实。幻觉对各项应用均可能产生严重影响，包括客户服务、金融服务、法律决策和医疗诊断等。
如果AI模型所生成输出没有任何已知事实的支持，幻觉便会发生。究其原因，可能是由于训练数据错误或不足，或是模型本身的偏见，且大型语言模型鲜有回应“我不知道答案”。为降低这种风险，研究人员正在[探索若干种方法] 。一种方法是对模型输出推行更多约束条件，例如限制回复长度或要求模型回复以已知事实为依据。另一种方法是结合人类反馈，如在[RLHF]中那样，允许他们标记和纠正任何错误或虚假信息。AI模型的透明度也是一大因素，尤其是在涉及决策过程时。通过增加这些过程的透明度，可以更容易地识别和纠正可能导致幻觉的错误或偏见。
尽管这些解决方案很有希望，但它们绝非万无一失。随着AI模型日益复杂与强大，新问题也很可能随之出现，这就需要进一步的研究和开发。通过保持警惕和积极主动地应对这些挑战，我们便可以确保生成式AI的好处得以实现，同时最大限度地降低潜在风险。
随着AI领域的不断发展，研究人员、开发人员和政策制定者必须协力解决新问题，并确保以负责任和有益的方式使用这些技术。这样一来，我们才能充分发挥AI潜力，同时消除潜在危害。
导致AI模型产生幻觉有若干因素，其中包括训练数据有偏见或训练数据不足、训练数据过度拟合、上下文理解有限、领域知识缺乏、对抗攻击和模型架构。
训练数据有偏见或训练数据不足：AI模型的好坏取决于训练所使用的数据。如果训练数据有偏见、不完整或不足，AI模型可能会基于其对所访问数据的有限理解而产生幻觉。在使用开放的互联网数据训练大型语言模型的情况下，这一点尤其令人担忧，因为互联网中有偏见和错误的信息泛滥。
过度拟合：当AI模型与训练数据过度拟合时，它可能会开始生成对训练数据过于具体的输出，不能很好地推广到新数据。这可能导致模型生成幻觉或不相关的输出。
上下文理解缺乏：缺乏上下文理解的AI模型可能会产生脱离上下文或不相关的输出。这可能导致模型生成幻觉或荒谬的输出。
领域知识有限：为特定领域或任务设计的AI模型在接受其领域或任务之外的输入时可能会产生幻觉。这是因为它们可能缺乏生成相关输出所需的知识或背景。当模型对不同语言的理解有限时，就会出现这种情况。尽管一个模型可以在多种语言的大量词汇上进行训练，但它可能缺乏文化背景、历史和细微差别，无法正确地将概念串在一起。
对抗攻击：不同于组建一支团队“攻破”模型以改进模型的[红蓝对抗]，AI模型也易受对抗攻击。当恶意攻击者故意操纵模型的输入时，可能会导致它生成不正确或恶意的输出。
模型架构：AI模型架构也会影响幻觉产生的容易程度。由于复杂性增加，具有更多分层或更多参数的模型可能更容易产生幻觉。
通过解决这些产生幻觉的主要原因，可以设计和训练AI模型以产生更准确和相关的输出，从而最大限度地降低产生幻觉的风险。
防止生成式AI模型出现幻觉需要多管齐下，其中包括一系列解决方案和策略。通过继续探索新方法和新技术，研究人员可以帮助确保以负责任和有益的方式使用这些强大的工具。
澳鹏深谙在生成式AI模型中解决幻觉问题的重要性。作为提供数据服务的AI战略合作伙伴，我们开发了创新的解决方案，以帮助最大限度地降低幻觉风险，并提高生成式AI模型的准确性和可靠性。
澳鹏解决幻觉问题的一种关键方法是，为AI模型提供[多样化的高质量训练数据]。通过使用各种各样的训练数据，我们可以帮助确保AI模型接触广泛的上下文和场景，这有助于防止模型生成不准确或具误导性的输出。
除了提供高质量的训练数据，澳鹏还在开发创新解决方案，以帮助改善AI模型中决策过程的环境。在其中一种解决方案中，我们使用[自然语言处理（NLP）技术]分析给定输入的上下文，为模型提供补充信息。
例如，如果客户服务聊天机器人收到用户的问题，我们可以通过使用不同的NLP技术（例如名称实体识别或情感分析）来提高模型效率。这些使我们能够分析问题的上下文，并提供有关用户的历史记录、偏好以及过去与聊天机器人交互的补充信息。补充信息可以帮助模型生成更准确和相关的回复，同时还可以最大限度地降低产生幻觉的风险。
为解决生成式AI模型中的幻觉问题，澳鹏提供的另一个创新解决方案是使用根据[人类反馈进行强化学习（RLHF）]方法。RLHF包括开发一个基于人类偏好和反馈的奖励模型，该模型将用于引导语言模型提供更加一致的输出，即有用、诚实和无害的输出。
设想一下，一家医疗机构想要开发一个[LLM]来帮助诊断和治疗患者。他们可能会使用澳鹏的人机协同系统来训练和验证他们的模型。医生和护士等人类专家将审查模型的输出，并就其是否准确以及是否与患者的症状和病史相关提供反馈。然后，这些反馈将用于引导模型的行为，使之更加一致并提高其准确性，其中可能包括让模型学会回应“我不确定该问题”。此外，澳鹏的语言学家和语言专家团队可以为模型提供上下文和领域知识，帮助它更好地理解[医学术语]并生成更相关的输出。
除了提供监督之外，人类还可以为模型提供反馈和纠正输入，其中包括监控模型的输出，[标记任何不准确或不适当的回复，以及提供纠正反馈]，以帮助模型随着时间的推移不断学习与改进。
通过在上例中使用人机协同解决幻觉问题，医疗机构可以开发更准确可靠的LLM，帮助医疗专业人员诊断和治疗患者。模型还可以根据新的数据和反馈不断更新和完善，确保其保持准确和最新。这最终可以改善患者的治疗效果，并提高医疗资源的使用效率。
最后，澳鹏还在开发创新解决方案，以提高AI模型的可解释性和可说明性，这有助于防止产生幻觉问题，并确保模型的输出透明且可理解。
例如，在法律决策应用程序中，AI模型可用于根据历史案件数据生成可能的法律论据或决策。但是，为确保模型的输出透明且可理解，可以使用自然语言和可视化解释模型的决策过程，这样可以帮助人类专家理解和评估模型的输出。
澳鹏致力于开发创新解决方案，以帮助解决生成式AI模型中的幻觉问题。通过提供高质量的训练数据、改善决策过程的背景、使用根据人类反馈进行强化学习，以及提高AI模型的可解释性和可说明性，我们可以确保以负责任和合乎道德的方式使用这些强大的工具，帮助企业和组织有效利用大型语言模型，同时最大限度地降低产生幻觉的风险。
同时，澳鹏也推出了智能LLM开发平台，从数据准备、管理、算力管理、到模型微调和部署，提供全流程工具和服务，帮您减少开发成本。在此之上，我们还为没有算法工程师的团队提供大模型定制服务，助您获得无偏见的LLM应用
文章来源：Appendata.com
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Xiaomi-Robotics-0 预训练了大量跨身体机器人轨迹和视觉语言数据，使其能够获得广泛且可推广的动作生成知识，同时保持强大的VLM能力。
2 个月前
AI Agent 的真正智能，来自于知识获取（RAG） + 协作协议（MCP） + 执行能力（SKILLS）的统一协同，而不是单一大模型孤立输出。
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命令优先，而非图形界面。
3 个月前
这正是当前 AI 视频生成领域最前沿的突破方向。你提出的这个问题，本质上是在问如何让 AI 从“画皮”进阶到“画骨”——即不仅画面好看，运动逻辑也要符合现实世界的物理法则。 结合最新的技术进展（如 2025 年的相关研究），要让 AI 生成符合真实规律的视频，我们可以通过以下几种“高级语言描述法”来与模型沟通： 1. 使用“力提示”技术：像导演一样指挥物理力 🎬 这是谷歌 DeepMind 等团队提出的一种非常直观的方法。你不需要懂复杂的物理公式，只需要在提示词中描述“力”的存在。 描述力的方向与强度： 你可以直接告诉 AI 视频中存在某种力。例如，不只是写“旗帜飘动”，而是写“旗帜在强风中剧烈飘动”或“气球被轻轻向上吹起”。 区分全局力与局部力： 全局力（风、重力）： 影响整个画面。例如：“Global wind force blowing from left to right”（从左到右的全局风力）。 局部力（碰撞、推力）： 影响特定点。例如：“A ball rolling after being kicked”（球被踢后滚动）。 效果： AI 模型（如 CogVideoX 结合特定模块）能理解这些力的矢量场，从而生成符合动力学的运动，比如轻的物体被吹得更远，重的物体移动缓慢。 2. 调用“思维链”与物理常识：让 LLM 当质检员 🧠 有时候直接描述很难精准，我们可以借助大型语言模型（LLM）作为“中间人”来审核物理逻辑。这种方法（如匹兹堡大学的 PhyT2V）利用 LLM 的推理能力。 分步描述（Chain-of-Thought）： 你可以在提示词中要求 AI “思考过程”。例如，不只是生成“水倒入杯子”，而是引导它：“首先，水从壶嘴流出，形成抛物线；然后，水撞击杯底，产生涟漪；最后，水位上升，流速减慢。” 明确物理规则： 在提示词中直接嵌入物理常识。例如：“根据重力加速度，球下落的速度应该越来越快”或“流体具有粘性，流动时会有拉丝效果”。 回溯修正： 如果第一版视频不符合物理规律（比如球浮在空中），你可以通过反馈指令让系统进行“回溯推理”，识别出视频与物理规则的语义不匹配，并自动修正提示词重新生成。 3. 参数化控制：像物理老师一样给定数值 📏 如果你需要极其精确的物理运动（例如做科学实验模拟或电影特效），可以使用类似普渡大学 NewtonGen 框架的思路，直接给定物理参数。 设定初始状态： 在语言描述中包含具体的物理量。 位置与速度： “一个小球从坐标 (0, 10) 以初速度 5m/s 水平抛出”。 角度与旋转： “一个陀螺以角速度 10rad/s 旋转”。 质量与材质： “一个轻质的泡沫块”与“一个沉重的铁球”在相同力作用下的反应是不同的。 指定运动类型： 明确指出是“匀速直线运动”、“抛物线运动”还是“圆周运动”。AI 会根据这些语义，调用内置的“神经物理引擎”来计算轨迹，确保视频中的物体运动轨迹符合牛顿定律。 4. 结合物理引擎的混合描述：虚实结合 🧩 更高级的方法是让语言描述直接驱动物理模拟器（如 Blender, Genesis），然后将结果渲染成视频。 描述物理属性： 在提示词中指定物体的密度、弹性系数、摩擦力等。 事件驱动描述： 描述物体间的相互作用。例如：“一个刚性的小球撞击一个柔软的布料，布料发生形变并包裹住小球”。 通用物理引擎： 像 Genesis 这样的新模型，允许你用自然语言描述复杂的物理场景（如“一滴水滑落”），它能直接生成符合流体动力学的模拟数据，而不仅仅是看起来像视频的图像帧。 📝 总结：如何写出“物理级”提示词？ 为了更直观地掌握这种描述方式，这里总结了一个对比表： 一句话总结： 要用语言描述物理运动，关键在于将“视觉结果”转化为“物理过程”。多用描述力（风、推力）、属性（重力、粘性）、参数（速度、角度）的词汇，甚至直接告诉 AI 要遵循某种物理规律，这样生成的视频才会有真实的“重量感”和“真实感”。
3 个月前
利用大语言模型（LLM）构建虚拟的“世界模型”（World Models），以此作为 KI 智能体（AI Agents）积累经验和训练的场所。 核心概念：让 LLM 成为 AI 的“模拟练习场” 目前，开发能在现实世界执行复杂任务的 AI 智能体（如机器人、自动化软件助手）面临一个巨大挑战：获取实际操作经验的成本极高且充满风险。 如果让机器人在物理世界中通过“试错”来学习，不仅效率低下，还可能造成硬件损毁。 研究人员提出的新思路是：利用已经掌握了海量人类知识的大语言模型（LLM），由它们通过文字或代码生成一个模拟的“世界模型”。 1. 什么是“世界模型”？ 世界模型是一种模拟器，它能预测特定行为可能产生的结果。 传统方式： 需要开发者手动编写复杂的代码来定义物理法则和环境规则。 LLM 驱动方式： 预训练的大模型（如 GPT-4 或 Claude）已经具备了关于世界运行逻辑的知识（例如：知道“推倒杯子水会洒”）。研究人员可以利用 LLM 自动生成这些模拟环境的逻辑。 2. 研究的具体内容 来自上海交通大学、微软研究院、普林斯顿大学和爱丁堡大学的国际研究团队对此进行了深入研究。他们测试了 LLM 在不同环境下充当模拟器的能力： 家庭模拟（Household Simulations）： 模拟洗碗、整理房间等日常任务。 电子商务网站（E-Commerce）： 模拟购物行为、库存管理等逻辑。 3. 关键发现： 强结构化环境表现更佳： 在规则清晰、逻辑严密的场景（如简单的文本游戏或特定流程）中，LLM 驱动的模拟效果非常好。 开放世界的局限性： 对于像社交媒体或复杂的购物网站这类高度开放的环境，LLM 仍需要更多的训练数据和更大的模型参数才能实现高质量的模拟。 真实观察的修正： 实验显示，如果在 LLM 模拟器中加入少量来自现实世界的真实观察数据，模拟的质量会显著提升。 对 AI 行业的意义 加速 AI 智能体进化： 这种方法让 AI 智能体可以在几秒钟内完成数千次的虚拟实验，极大加快了学习速度。 降低训练门槛： 开发者不再需要搭建昂贵的物理实验室，只需要调用 LLM 接口就能创建一个“训练场”。 2026 年的趋势： 这预示着 2026 年及以后，“自主智能体”将成为 AI 发展的核心，而这种“基于模拟的学习”将是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。 总结 该研究证明，LLM 不仅仅是聊天机器人，它们可以演变成复杂的“数字世界创造者”。在这个虚拟世界里，新一代的 AI 智能体可以安全、低成本地反复磨练技能，最终再将学到的能力应用到现实生活和工作中。 （ 根据海外媒体编译 ）
4 个月前
Nova 2是亚马逊于2025年12月在re:Invent 全球大会上推出的新一代基础模型家族，共包含4款模型，均需通过Amazon Bedrock平台使用，兼顾行业领先的性价比与多场景适配性，具体介绍如下 ： 1. Nova 2 Lite： 主打快速、高性价比的日常推理任务，可处理文本、图像和视频输入并生成文本。能通过调节“思考”深度平衡智能、速度与成本，适合客服聊天机器人、文档处理等场景。在基准测试中，它对标Claude Haiku 4.5、GPT - 5 Mini等模型，多数项目表现持平或更优。 2. Nova 2 Pro（预览版）： 是该家族中智能度最高的推理模型，可处理文本、图像、视频和语音输入并生成文本。适配代理编码、长期规划等复杂任务，还能作为“教师模型”向小型模型传递能力，在与Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro等主流模型的对比中，多项基准测试表现出色。 3. Nova 2 Sonic： 专注端到端语音交互的模型，能实现类人化实时对话。它支持多语言与丰富音色，拥有100万token上下文窗口，可支撑长时交互，还能与Amazon Connect等语音服务、对话框架无缝集成，适配客服、AI助手等语音场景。 4. Nova 2 Omni： 业内首款统一多模态推理与生成模型，可处理文本、图像等多种输入，还能同时生成文本和图像。它能一次性处理海量多格式内容，比如数百页文档、数小时音频等，适合营销素材一站式制作等需要整合多类信息的场景。 这4款模型均具备100万token上下文窗口，且内置网页查找和代码执行能力，能保障回答的时效性与实用性 。
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LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种对大模型进行“轻量级微调”的技术。
5 个月前
Gemini 3 标志着AI模型从“增量优化”向“范式转变”的重大跃进。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI